「失敗のまま中止したAI」や「説明できないAI」を無くし、日本のものづくり現場に「確信」を。

こんな方へのご紹介におすすめ

【自動車・半導体・素材・化学・機械・電気など製造業】

お知り合いの工場長・DXマネジャー・生産技術/生産管理部長などの方が、『工場でAI試してみたけど、データが集まらないし精度も出なくて、結局使い物にならなかったんだよね』『検査自動化はしているがAIの実装をこれからやりたい』とこぼしておられたら、ぜひ弊社にお任せください。その悩み、きっと解決できます。

製造業のジレンマ

日本の製造業は現在、慢性的な人手不足や熟練工の高齢化といった深刻な課題に直面しています。品質を維持するための目視検査や安全管理は依然として属人的な作業に頼る部分が多く、現場の負担は増すばかりです。

こうした課題を解決するためにAIの導入が期待されていますが、実際の現場では大きな壁が立ちはだかります。それは、AIに学習させるための「不良品のデータが十分に集まらない」というデータ不足と、AIの判断根拠がわからない（ブラックボックス化）ため、「品質保証の観点で現場で安心して使えない」という信頼性の問題です。その結果、多くのAI導入プロジェクトが、PoC（概念実証）のフェーズで止まり、本格運用に至らず頓挫しているのが実情です。

解決策のご提案

そのような製造現場のAI導入における「データ不足」と「ブラックボックス化」の壁を打ち破り、現場できちんと理解して実運用できるAIシステムをご提供するのが、製造業向けプラットフォーム「CONFIDE for Factory」です。

本ソリューションの最大の強みは、AIが良品画像からリアリスティックな不良品画像を自動生成して学習する「疑似不良データ生成技術」です。異常の発生を待つことなく高精度な検証（PoC）を早期稼働でき、AI導入のリードタイムを大幅に短縮します。

さらに、独自の「XAI（説明可能AI）」技術により、AIが単に異常を検知するだけでなく、「なぜ異常と判断したのか」「どこに兆候があるのか」を明確に可視化・言語化します。これにより、現場の担当者が納得して運用でき、突発的なライン停止（ダウンタイム）を未然に防ぐことが可能になります。

これまでに、品質と安全性が厳しく問われる大手自動車メーカー様との共同研究や、半導体メーカー様における外観検査AI導入時のデータ不足解消プロジェクトなど、数多くの実績を上げております。

ミッション

私たちは、「先端AI技術で人命を救い、平等を拡張する」というミッションを掲げ、人命や企業の基幹業務に関わる「ミッションクリティカル領域」へのAI実装を目指す、東京大学・仏Inria発のAIスタートアップです。

製造業各社様の競争優位性を比類なきものにするには、単に高精度な結果を出力するだけの一般的なAIソリューション導入だけでは不十分です。結果を導き出す過程の透明性（説明可能性）や、高度な品質検証が伴って初めて、AIは真に実用的で信頼されるインフラになると考えています。

最先端のテクノロジーを「信頼できる実用的な形」で提供することで、製造業の抜本的な省人化と生産性向上に貢献し、ひいては日本の産業競争力を高めていきたいと信じています。

私たちのこのビジョンに共感し、共に日本のモノづくりをアップデートしてくださるサポーター様からのご紹介を、心よりお待ちしております！

ご紹介文テンプレート

〇〇様、

お世話になります。

以前、AIを使った工場DXについて検討されているとお聞きしましたが、その後進捗はいかがでしょうか？

実は今回、東大発AIスタートアップで、JR・JFEなど大手へのAI実装実績や、トヨタとの共同研究実績を持つ企業を見つけました。

『不良データ不要で、判断根拠が見えるAI技術』を提供しており、もしこれまでに

・AIを試したけど精度が出なかった

・既にルールベースの自動検査機を入れているがAIを組み込みたい

・生成AIの出力に現場が納得しなかった

という課題をお持ちであれば、実データでROI検証もできるそうです。

一度、技術相談ベースで話を聞いてみてはいかがでしょうか？

率直なご意見をお聞かせください。

ご検討どうぞよろしくお願い申し上げます。